人工智能即服务:定义、类型、优势和顶级提供商

人工智能即服务:定义、类型、优势和顶级提供商
图片来源:GarryKillian 在 Freepik 上

如今,几乎所有公司都使用至少一种类型的“即服务”产品作为专注于核心业务并将其他需求外包给第三方专家和供应商的方式,人工智能也不例外。

人工智能即服务 (AIaaS) 是人工智能 (AI) 外包的第三方产品。 它使个人和公司能够在无需大量初始投资且风险较低的情况下尝试用于各种目的的人工智能。

AIaaS 提供开箱即用的平台,易于设置,可以轻松测试各种公共云平台、服务和机器学习 (ML) 算法。

了解人工智能即服务

人工智能即服务(AIaaS)被定义为一种外包人工智能的服务,使个人和公司能够以最低的成本探索和扩展人工智能技术。 它指的是公司向潜在订阅者提供的开箱即用的人工智能服务。

人工智能是指计算机系统通过推理、从过去的经验中获取线索、学习和解决问题来执行类似人类任务的范例。 从广义上讲,机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和机器人技术等不同技术都属于人工智能范畴。

人工智能以多种方式使企业受益,从改善客户体验到自动化冗余任务。 然而,开发内部基于人工智能的解决方案是一个复杂的过程,需要大量的资本投资。 这就是企业公开拥抱 AIaaS 的原因,其中第三方提供商提供即用型人工智能服务。

与软件即服务 (SaaS) 和基础设施即服务 (IaaS) 一样,AIaaS 提供由第三方提供商托管的“即服务”包。 这是内部团队开发的软件的一种经济有效且可靠的替代方案。 因此,企业生态系统中的每个人都可以使用人工智能。

借助 AIaaS,最终用户可以通过应用程序编程接口 (API) 和工具利用 AI 的功能,而无需编写任何复杂的代码。

人工智能即服务如何运作?

AI 涵盖多种技术,包括机器人、计算机视觉、认知计算、ML 模型和自然语言处理 (NLP)。

人工智能算法通常分为两类:使用深度神经网络的深度学习算法和回归和分类等机器学习算法。

机器学习算法——AI 中使用的主要工具——是一组准则或方法的集合,通常由计算机应用这些准则或方法来计算或解决问题。 计算机用来解决问题或提供决策能力的典型方法包括广泛的数据分析或创建概括和统计预测。

人工智能即服务的主要架构组件

AIaaS架构由三个基本组成部分组成:AI基础设施、AI服务和AI工具。 

人工智能基础设施

人工智能基础设施支持底层人工智能和机器学习模型。 数据和计算是这些模型的两个基本支柱。

  • 人工智能数据。 当您将大量数据应用于统计算法时,它被视为函数式机器学习模型。 这些模型是为了从现有数据中的模式中学习而构建的。 数据量的大小决定了预测的准确率。 例如,许多医疗报告训练深度学习网络,该网络进一步发展并检测医疗紧急情况、癌症或肿瘤。

机器学习严重依赖来自多个来源的输入数据。 数据可以来自关系数据库、非结构化数据(二进制对象)、NoSQL 数据库中存储的注释以及数据湖中的原始数据池。 所有这些都用作机器学习模型的输入。

包括神经网络在内的先进机器学习技术执行复杂的计算,需要混合使用中央处理单元 (CPU) 和图形处理单元 (GPU)。 这两个组件相辅相成,可以实现更快的处理速度。 云提供商在 AIaaS 设置中提供 GPU-CPU 组合支持的虚拟机 (VM) 和容器集群。 客户可以使用这种基础设施安排来训练机器学习模型,并选择按使用次数付费。

  • 人工智能计算。 AI计算服务包括虚拟机、无服务器计算和批处理。 这些计算方法用于增强并行处理和自动化 ML 任务。 例如,Apache Spark 是一个实时数据处理引擎,具有可扩展的 ML 库。 在训练 ML 模型时,它们在虚拟机和容器中用于执行计算。

人工智能服务

公共云供应商提供随时可用的 API 和服务,不需要自定义 ML 模型即可使用。 这些 API 和服务从云提供商拥有的底层基础设施中获益。

  • 认知计算。 认知计算 API 包括语音、文本分析、语音翻译和搜索。 这些服务由开发人员作为 REST 端点进行访问,并通过单个 API 调用与应用程序集成。
  • 定制计算。 尽管 API 在一般情况下可以达到目的,但云提供商正在转向定制计算,使用户能够使用定制数据集体验认知计算。 在这里,用户利用他们的数据来训练认知服务。 定制方法减少了选择正确算法和训练定制模型的开销。
  • 对话式AI。 如今,随着终端用户继续乐于接受人工智能,世界对虚拟助手越来越熟悉。 因此,云提供商正在帮助开发人员利用机器人服务跨平台集成机器人(语音、文本)。 使用此服务,网络和移动开发人员可以将数字助理添加到他们的应用程序中。

AI工具

除了 API 和基础设施之外,云供应商还提供可以帮助数据科学家和开发人员的工具。 这些工具促进了虚拟机、存储和数据库的使用,因为它们与数据和计算平台同步。

  • 奇才。 业余数据科学家可以通过向导来降低训练 ML 模型的复杂性。 在后端,这些工具总体上充当多租户开发环境。
  • 集成开发环境(IDE)。 经验丰富的云供应商正在 IDE 和笔记本电脑(基于浏览器)上进行大量投资,以帮助轻松进行 ML 模型测试和管理。 这些工具使开发人员和数据科学家能够轻松构建智能应用程序。
  • 数据准备工具。 机器学习模型的性能在很大程度上取决于数据的质量。 为了确保机器学习模型的一流效率,公共云供应商正在提供可以执行提取、转换、加载 (ETL) 作业的数据准备工具。 然后,这些 ETL 作业的输出将被输入到 ML 管道中以用于培训和评估目的。
  • 框架。 随着设置、安装和配置所需的数据科学环境变得复杂,云提供商提供了带有 TensorFlow、Apache MXNet 和 Torch 等框架的现成 VM 模板。 此类虚拟机可以训练复杂的神经网络和机器学习模型,因为它们是 GPU 支持的实体。 公共云提供商正在大规模采用人工智能,因为他们希望吸引更多客户使用其平台。

尽管 AIaaS 仍在不断发展,但未来几年它可能会改变数据和计算服务的游戏规则。

人工智能即服务的类型

AIaaS 的常见类型包括:

聊天机器人和数字帮助

其中包括使用自然语言处理 (NLP) 算法从与人类的对话中学习并在提供答案的同时模仿语言模式的聊天机器人。 这使得客户服务员工能够专注于更复杂的任务。

这些是当今使用最广泛的 AIaaS 类型。

认知计算 API

API 是应用程序编程接口的缩写,是服务相互通信的一种方式。 API 允许开发人员将特定的技术或服务添加到他们正在构建的应用程序中,而无需从头开始编写代码。 API 的常见选项包括:

  • NLP
  • 计算机语音和计算机视觉
  • 翻译
  • 知识图谱
  • 搜索
  • 情绪检测

机器学习框架

机器学习和人工智能框架是开发人员可以用来构建自己的模型的工具,该模型可以随着时间的推移从现有公司数据中学习。

机器学习通常与大数据相关,但也可以有其他用途,这些框架提供了一种无需大数据环境即可构建机器学习任务的方法。

完全托管的机器学习服务

如果机器学习框架是机器学习的第一步。 此选项是一种使用模板、预构建模型和拖放工具添加更丰富的机器学习功能的方法,以帮助开发人员构建更加定制的机器学习框架。

人工智能即服务的优点和缺点

与任何其他“即服务”产品一样,AIaaS 无需花费大量成本即可为公司带来价值。 但使用基于云的人工智能系统也存在任何企业都不应忽视的明显缺点。

好处

  • 灵活性。 随着成本的降低,AIaaS 内部具有很大的透明度:按使用量付费。 尽管机器学习需要大量的计算能力才能运行,但您可能只在短时间内需要这种能力 - 您不必不间断地运行人工智能。
  • 先进的基础设施,成本仅为一小部分。 成功的人工智能和机器学习需要许多并行机器和快速的 GPU。 在采用 AIaaS 之前,公司可能会过多地决定初始投资和持续维护。 现在,AIaaS 意味着公司可以以显着降低的成本利用机器学习的力量。 这意味着您可以继续致力于核心业务,而不是在仅部分支持决策的领域进行培训和支出。
  • 可扩展性。 AIaaS 允许您从较小的项目开始,以了解它是否适​​合您的需求。 当您获得使用自己的数据的经验时,您可以根据项目需求的变化调整您的服务并扩大或缩小规模。
  • 可用性。 虽然许多人工智能选项都是开源的,但它们并不总是用户友好的。 这意味着您的开发人员正在花费时间安装和开发机器学习技术。 相反,AIaaS 开箱即用,因此您无需先成为技术专家即可利用 AI 的力量。

挑战

  • 长期成本。 所有“即服务”产品的成本都会迅速上升,AIaaS 也不例外。 随着您深入研究人工智能和机器学习,您可能会寻找更复杂的产品,这可能会花费更多,并且需要您雇用和培训具有更具体经验的员工。 不过,与任何事情一样,成本对于您的公司来说可能是明智的投资。
  • 安全性降低。 人工智能和机器学习依赖于大量数据,这意味着您的公司必须与第三方供应商共享这些数据。 数据存储、访问和传输到服务器必须受到保护,以确保数据不会被不当访问、共享或篡改。
  • 透明度降低。 在 AIaaS 中,您购买的是服务,而不是访问权限。 有些人认为这是一种服务产品,特别是机器学习中的服务产品,就像一个黑匣子——你知道输入和输出,但你不了解内部工作原理,比如正在使用哪些算法、算法是否更新以及哪些算法被更新。版本适用于哪些数据。 这可能会导致数据或输出稳定性方面的混乱或误解。
  • 数据治理。 特定行业可能会限制数据是否或如何存储在云中,这可能会阻止您的公司利用某些类型的 AIaaS。
  • 依赖。 由于您正在与一个或多个第三方合作,因此您需要依赖他们来提供您所需的信息。 这本身并不是一个问题,但如果出现任何问题,可能会导致延迟或其他问题。

人工智能即服务的顶级提供商

包括亚马逊机器学习、微软 Azure 认知服务和谷歌云机器学习在内的人工智能平台可以帮助组织确定其数据的可能性。 在做出承诺之前,组织可以通过测试不同提供商的算法和服务来了解哪些方法有效并实现扩展。 当找到一个可以根据需求进行扩展的平台时,这些大型提供商的资源可以通过计算能力来支持所需的扩展。

以下是一些提供 AIaaS 服务的流行供应商平台:

亚马逊网络服务(AWS)

AWS是一个在全球提供多种云服务和200多种服务的平台。 AWS 为机器学习和 AI 的常见用例提供了多种产品,包括 Amazon SageMaker 和 Amazon Alexa。 有障碍的客户、公司和个人都受益于这些亚马逊人工智能服务。

分析

Anolytics 是一个用于数据注释的 AIaaS 平台,可为 ML 和 AI 模型提供外包服务。

IBM Watson

企业可以从 IBM Watson 的各种预构建应用程序中进行选择,包括用于创建虚拟助理的 Watson Assistant 和用于执行复杂文本分析任务的 Watson Natural Language Understanding。 无需具备数据科学或机器学习知识,开发人员还可以使用 IBM Watson Studio 在任何云中创建、训练和部署 ML 模型。

谷歌AI

Google Cloud 提供了许多 AI 和机器学习工具,例如张量处理单元 (TPU),可加速 AI 模型训练。 为了加快开发过程,谷歌还提供了其他几种人工智能技术,包括自动处理抵押贷款文件的 Google Lending DocAI。

LivePerson

LivePerson 是一家使用 LivePerson Conversational Cloud 的 SaaS 初创公司。 它支持语音、电子邮件和消息传递客户体验系统的集成,旨在利用意图发现来告知品牌客户的需求。

微软Azure AI

数据科学家、工程师和机器学习专家经常使用 Microsoft Azure 机器学习和 AI 平台。 其中一个平台是名为 Azure NLP 的基于云的服务,它有助于解释和分析文本。 Python 和 R 语言支持也可以通过 Azure 获得。

Microsoft Azure 提供预构建库、专用代码包和其他 AIaaS 产品,包括对话式 AI 和 Azure 认知服务。

SAS

SAS 是一个人工智能驱动的分析平台,它使用人工智能来处理大数据并管理和检索来自各种来源的数据。 该公司还提供 NLP 和可视化数据挖掘服务,并通过 SAS 语言提供简单的 GUI。

ServiceNow

ServiceNow 提供的最受欢迎的服务之一是 AIOps,它是一个人工智能平台,旨在帮助简化 IT 运营。 凭借 AI 联络中心和 AI 客户服务等产品,ServiceNow 还提供数字安全方面的选择。

人工智能即服务的未来

作为一个快速发展的领域,AIaaS 具有许多优势,可以为我们带来早期的章节。 但是,它的缺点意味着还有很大的改进空间。

尽管开发 AIaaS 的过程中可能会遇到障碍,但它可能与其他“即服务”产品一样重要。 将这些有价值的服务从少数人手中夺走意味着更多的组织可以利用人工智能和机器学习的力量。

参考资料

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